NVIDIA は、汎用 AI エージェントを専門の科学研究アシスタントに変えるように設計されたツールキットを発表しました。同社は、NVIDIA が「エージェント ライフ サイエンス時代」と呼ぶ時代に向けて構築された、ドメイン固有のツールとスキルのコレクションである NVIDIA BioNeMo エージェント ツールキットを発表しました。 NVIDIA は今週の発表で、生物学の問題をゼロから推論する単一のフロンティア モデルを要求するのではなく、このツールキットはエージェントに既製の科学ツールボックスを提供し、証拠を収集し、計算実験を実行し、結果を総合的に推論し、次のステップを推奨できるようにすると述べた。これは、AI 業界 がチャット インターフェイスから自律的な研究ワークフローに移行している、より具体的な例の 1 つです。

10 年間のライフサイエンス ライブラリをエージェント向けに再パッケージ化

このツールキットは、10 年以上に相当する NVIDIA のライフ サイエンス ライブラリ、ツール、オープン モデルを単一のエージェント呼び出し可能なフレームワークにバンドルしています。これは、NVIDIA BioNeMo 上に構築されており、NVIDIA NIM マイクロサービス、NVIDIA Parabricks、NVIDIA NeMo、および NVIDIA Nemotron テクノロジーと、同社の高速コンピューティング プラットフォームを利用しています。目標は「エージェントティックライフサイエンスのためのオープンで信頼できる基盤」を提供することだとNVIDIAは述べた。

同社によれば、このツールキットは汎用エージェントを数分でライフサイエンスエージェントに変えることができるという。これは、生物学者が実際に実行するタスク（タンパク質構造予測、分子ドッキング、生成化学、ゲノム分析、タンパク質設計、バイオマーカー発見）のためのエージェント呼び出し可能な一連のスキルを公開することによって機能します。汎用アシスタントから特殊な科学エージェントや社内のバイオ医薬品システムに至るまで、あらゆるエージェントまたは AI プラットフォームは、これらのスキルを使用して知識を統合し、モデルを呼び出し、結果を評価し、次のアクションを実行できます。

「科学の道具箱」からモデルの「頭脳」へ

NVIDIA CEO の Jensen Huang は、フロンティア モデルと新しいツールキットの関係を、特徴的に直接的な言葉で説明しました。 「フロンティアモデルは頭脳です。BioNeMoは科学ツールボックスです。」と彼は言いました。 「これらを組み合わせることで、AI エージェントに博士課程の研究助手のスキルとスーパーコンピュータの速度が与えられます。研究者は初めて、科学的知識を理解し、それに基づいて行動できる AI エージェントを構築できるようになります。」

この提案は、今日の最も機能的なモデルの実際の制限に対処します。汎用エージェントは、正しいツール、入力、出力、生物学的意味をその場で推論する必要があるため、科学的ワークフローを効率的にナビゲートするのが難しい場合があります。 BioNeMo エージェント ツールキットは、エージェントに明示的で明確に定義されたツールを提供することで、エージェントが適切な機能を呼び出し、結果をより正確に解釈し、本物の科学的洞察をより迅速に抽出できるようにすることを目的としています。

初日から採用

NVIDIA によると、すでに 50 社以上の企業がこのツールキットを利用して科学的発見を進めているという。 Arc Institute、Open Molecular Software Foundation、ワシントン大学タンパク質設計研究所 (IPD) などのオープン モデルおよび研究組織は、NVIDIA と協力してフロンティア モデルを進歩させ、エージェント対応のワークフローを通じてそれらをよりアクセスしやすくしています。

ワシントン大学医学部生化学教授でタンパク質設計研究所所長のデイビッド・ベイカー氏は、アクセスの重要性を強調した。同氏は、「タンパク質設計のために私たちが構築したすべてのツールは、そのツールに効率的にアクセスできる科学者と同じくらい強力である」と述べ、「科学の次の飛躍は、単一の画期的なモデルからではなく、強力なツールを研究者の手に直接与えるシステムによってもたらされるだろう」と付け加えた。ベイカー氏は、計算によるタンパク質設計の研究で2024年のノーベル化学賞を共同受賞した。

成長を続けるエージェント スタック上に構築

このツールキットは、NVIDIA の広範なエージェント テクノロジ ポートフォリオの上位に位置します。 NVIDIA は、ライブラリ、モデル、フレームワークをエージェント呼び出し可能なツールに変えることで、BioNeMo プラットフォーム全体を最適化しています。これには、推論基盤用の NVIDIA Nemotron オープン モデル、強化学習用の NVIDIA NeMo RL ライブラリ、タスク間で推論し、ツールを呼び出し、データと対話できる安全なプライベート エージェント用の NVIDIA NemoClaw ブループリントの利用が含まれます。 NVIDIA NIM マイクロサービスは、エージェントがモデルを呼び出してタスクを実行するのに役立ち、NVIDIA OpenShell ランタイムは制御された実行可能環境を提供します。

なぜそれが重要なのか

ライフサイエンスは、世界で最も重要な科学フロンティアの 1 つです。 NVIDIA は、世界の科学研究開発支出が約 3 兆 8,000 億ドルであり、年間の医薬品予算が 3,000 億ドルに近づいていると述べました。エージェントのワークフローは、業界の反復処理の迅速化、コストの削減、創薬と開発全体の成功確率の向上に役立つと同社は主張しています。

また、このリリースは、AI を科学者に提供する方法における戦略的変化を示しています。AI は、指示を受けるモノリシック モデルとしてではなく、エージェントが調整できる特殊な呼び出し可能なツールの調整されたシステムとして提供されます。このアプローチが普及すれば、最新の AI 開発 は、未来の研究室は、全知全能の 1 人の助手によって運営されるのではなく、人間の研究者と協力して機器を操作するエージェントのチームによって運営される可能性があることを示唆しています。

AI の先を行く

最新の AI ニュース、分析、画期的な情報をすべて 1 か所で入手できます。

AIニュースをもっと読む→